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Enregistrement W2322853152 · doi:10.2500/ajra.2010.24.3487

Selective Irrigation of Paranasal Sinuses in the Treatment of Recalcitrant Chronic Sinusitis

2010· article· en· W2322853152 sur OpenAlexaff
Ali Moshaver, Louis Velazquez-Villasenor, François Lavigne, Ian Witterick

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Rhinology and Allergy · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSinusitis and nasal conditions
Établissements canadiensHôpital Notre-DameUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineSinusitisParanasal sinusesChronic rhinosinusitisAntibioticsProspective cohort studySinus (botany)Maxillary sinusSurgeryNasal LavageChronic sinusitisClinical trialNoseInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Chronic rhinosinusitis (CRS) refractory to medical and surgical therapy is a challenging entity to treat. Topical antibiotics and anti-inflammatory drugs have been increasingly used in managing this disorder. The aim of this pilot study is to evaluate the role of maxillary sinus antrostomy tubes (MAST) in selectively irrigating paranasal sinuses with topical antibiotics with anti-inflammatory in treating recalcitrant CRS. A prospective clinical trial was performed at a tertiary referral center. METHODS: Thirteen patients with failed maximal medical and surgical therapies for chronic sinusitis were enrolled in the study. Endoscopic scores as well as the Sino-Nasal Outcome Test 16 (SNOT-16) scores were obtained before and 3, 8, and 16 weeks after maxillary sinus intubation with MAST. All patients received topical antibiotics with anti-inflammatory medication for 21 days. RESULTS: Statistically significant reductions in SNOT-16 and endoscopic scores were found before and after topical irrigations. Both scores continued to improve at the 8th and 16th weeks. CONCLUSION: Selective irrigation of maxillary sinuses using MAST is a viable alternative in treating recalcitrant CRS.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,277
Écart entre enseignants0,267 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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